## Penerapan Metode Linear Regression dalam Mengestimasi Jumlah Penduduk
Iin Indriani 1 , Dodi Siregar 2 , Agus Perdana Windarto 3,*
1,3 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: 1 iindriani670@gmail.com, 2 dodi.729ar@gmail.com, 3,* agus.perdana@amiktuansbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: agus.perdana@amiktuansbangsa.ac.id Submitted 10-08-2022 ; Accepted 30-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Penduduk  merupakan  sekumpulan  warga  yang  tinggal  di  suatu  wilayah  untuk  menetap  dengan  kebutuhan  yang  telah  berlaku. Pertumbuhan  penduduk  semakin  berkembang  pesat  hingga  saat  ini,  sehingga  diperlukan  tindakan  dalam  mengantisipasi  kelajuan tingkat  penduduk  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  estimasi  jumlah  penduduk  provinsi  sumatera  utara  dengan menggunakan teknik ilmu komputer. Sumber data penelitian berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Data yang digunakan adalah  dataset  tahun  2010-2020  yang  terdiri  jumlah  penduduk  yang  terdiri  laki-laki  dan  perempuan  di  Indonesia.  Data  diolah menggunakan  bantuan  software  Rapidminer.  Algoritma  ini  dipilih  regresi  linier  karena  mampu  membuat  suatu  estimasi  dengan memanfaatkan  data-data  lama.  Sehingga  dapat  dihasilkan  suatu  pola  hubungan  antara  atribut-atribut  yang  mempengaruhi  laju pertumbuhan penduduk.  Hasil penelitian yang diperoleh dapat menjadi  rekomendasi atau masukan kepada subseksi pendataan data penduduk BPS Sumatera Utara dalam mempermudah melakukan prediksi atau perkiraan data sehingga dapat meminimalisir terhadap kelajuan penduduk terutama di Indonesia.
Kata Kunci: Penduduk; Sumatera Utara; Datamining; Regresi Linier; Rapidminer

## Abstract
Population is a group of people who live in an area to settle with existing needs. Population growth is growing rapidly to date, so action is needed to anticipate the rate of population growth. This study aims to estimate the population of the province of North Sumatra by using computer science techniques. The source of research data comes from the Central Statistics Agency (abbreviated BPS) Indonesia. The data used is the 2010-2020 dataset which consists of the total population consisting of men and women in Indonesia. The data is processed using Rapidminer software. This algorithm was chosen linear regression because it is able to make an estimate by utilizing old data. So that it can produce a pattern of relationships between the attributes that affect the rate of population growth. The research results obtained can be used as recommendations or input to the subsection of population data collection at the BPS North Sumatra in making it easier to predict or estimate data so as to minimize the rate of population, especially in Indonesia.
Keywords : Population; North Sumatra; Datamining; Linear Regression; Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Penduduk  merupakan  sekumpulan  warga  yang  tinggal  di  suatu  wilayah  untuk  menetap  dengan  kebutuhan  yang  telah berlaku.  Penduduk  mempunyai  peranan  sangat  penting  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Penduduk memiliki  beberapa  komposisi  seperti  komposisi  penduduk  menurut  usia  dan  jenis  kelamin  dan  komposisi  penduduk menurut angkatan kerja [1]. Pertumbuhan penduduk di Indonesia saat ini berkembang secara pesat dari waktu ke waktu. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  penduduk  adalah  angka  kelahiran  dan  angka  kematian.  Laju pertumbuhan penduduk  adalah  angka  yang  menunjukan  tingkat  pertambahan  penduduk pertahun  dalam  jangka  waktu tertentu [2]. Salah satu dampak yang diakibatkan apabila pertumbuhan penduduk semakin meningkat adalah munculnya kawasan-kawasan kumuh kota dengan rumah-rumah yang tidak layak huni.  Kawasan-kawasan kumuh mengakibatkan antara lain lingkungan menjadi tidak bersih, meningkatnya sampah, rawan penyakit. Untuk mengetahui banyaknya jumlah penduduk  disuatu  wilayah  di  Indonesia  maka  dilakukan  pendataan  melalui  sensus  penduduk.  Proyeksi  penduduk merupakan  prediksi  jumlah  penduduk  yang  menggunakan  penghitungan  ilmiah  yang  didasarkan  variabel  yang berpengaruh terhadap pertumbuhan penduduk dimasa yang akan datang. Variabel-variabel akan menentukan bagaimana besaran jumlah penduduk dan struktur penduduk.
Datamining [3]–[6]  merupakan  metode  pengolahan  data  untuk  menemukan  pola  tersembunyi  dari  data  lama sehingga  menghasilkan  data  baru  yang  dapat  dipahami  dan  bisa  digunakan  sebagai  rujukan  atau  refererensi.  Ilmu  ini mempelajari  tentang  metode  untuk  mengaplikasikan  dalam  penganalisaan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  dengan jumlah data yang besar [7]. Salah satu bagian dari Datamining adalah regresi linier [8]–[10]. Regresi linier merupakan sebuah metode yang termasuk dalam datamining yang berfungsi untuk menguji, memperkirakan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat dengan mencari koefisien korelasinya [11][12]–[15]. Regresi linier memiliki kemampuan untuk membuat suatu estimasi/prediksi dengan memanfaatkan data-data lama. Sehingga dapat dihasilkan suatu pola hubungan antara atribut-atribut yang mempengaruhi laju pertumbuhan penduduk. Data yang digunakan pada penelitian ini diakses dari situs resmi pemerintah Indonesia yakni Badan Pusat Statistik (BPS) melalui websitenya http://www.sumut.bps.go.id. Dalam  hal  ini  peneliti  mengangkat  topik  Implementasi Linear  Regression Dalam  Memprediksi  Proyeksi  Penduduk Provinsi Sumatera Utara [16]. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk memberikan pengetahuan tentang penggunaan tools Rapidminer dalam proses pengujian data dengan algoritma regresi linier.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4676 Hal 1112−1116 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada  penelitian  sebelumnya  algoritma  regresi  linier  dapat  diterapkan,  salah  satunya  yaitu  dalam  peramalan permintaan  jasa  penerjemahan  bahasa  asing  dengan  algoritma linear  regression menggunakan  rapidminer.  Dalam penelitian tersebut disimpulkan bahwa peramalan dengan menggunakan regresi linier, dengan alat bantu Rapidminer 8.1 terbukti mampu dijadikan sebagai metode meramalkan volume jasa penerjemahan di azzam Translator [11]. Penelitian ini membahas bagaimana mengestimasi proyeksi penduduk berdasarkan data perempuan dan data laki-laki. Regresi linier dapat melakukan prediksi berdasarkan data-data yang telah ada sebelumnya. Hubungan diantara variabel-variabel akan mempengaruhi setiap proses pengujian serta membantu dalam memahami seberapa banyak variabel yang berubah dalam sebuah  data  sehingga  diperoleh  hasil  untuk  dapat  melakukan  proses  perkiraan  dimasa  berikutnya.  Berdasarkan  hasil penelitian  yang  diperoleh  dapat  menjadi  rekomendasi  atau  masukan  kepada  subseksi  pendataan  data  penduduk  BPS Sumatera Utara dalam mempermudah melakukan prediksi atau perkiraan data dengan menggunakan algoritma regresi linier sehingga dapat meminimalisir terhadap kelajuan penduduk terutama di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Penduduk
Penduduk merupakan warga negara Indonesia dan warga negara asing yang bertempat tinggal di wilayah tersebut, atau sejumlah  orang  yang  mendiami,  menetap  di  suatu  wilayah  negara  tertentu  dan  waktu  tertentu  dengan  memiliki  peran penting  bagi  kemajuan  suatu  negara[2].  Apabila  digabungkan  akan  memiliki  arti  yang  berbeda.  Proyeksi  Penduduk merupakan sebuah perhitungan dalam matematika dalam proses ilmiah yang didasarkan pada asumsi yang terdiri dari beberapa  komponen didalamnya  untuk mendukung  setiap prosesnya,  dalam  proyeksi penduduk  ada  laju pertumbuhan diantaranya yaitu kelahiran, kematian, dan perpindahan, ketiga komponen tersebut akan mempengaruhi dan menentukan setiap jumlah dan struktur data penduduk di masa depan.

## 2.2 Datamining
Datamining merupakan  teknik pembelajaran pada proses penelitian untuk menganalisis  pengetahuan secara otomatis, proses rangkaian kegiatan yang dilakukan untuk menemukan pola dari data dalam jumlah besar, kemudian data tersebut dapat  disimpan  dalam  sebuah database [17].  Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam datamining ,  yaitu Association Rule , Apriori, Roughset, K-Means , Algoritma C4.5. Keunggulan dari Datamining dapat memperbaiki proses pengambilan  keputusan,  memperbaiki  postur  risiko  keamanan,  memperbaiki  perancangan  dan forecasting ,  akuisi pelanggan, aliran pendapatan baru serta menghasilkan data baru. Tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke data target, tahap preprocessing untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mining  serta  tahap  interpretasi  dan  evaluasi  yang  menghasilkan  output  berupa  pengetahuan  baru  yang  diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik.
Gambar 1. Tahapan Data Mining

## 2.3 Regresi Linier
Regresi  Linier  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel terikat[18]. Dalam hal ini, analisa regresi linier diperlukan untuk memperkirakan arah dan kekuatan hubungan linier antar variabel,  dengan  mencari  koefisien  korelasinya.  Teknik  yang  digunakan  untuk  menjabarkan  persamaan,  sehingga menghasilkan perkiraan, disebut dengan analisis regresi. Secara umum, regresi linear dibagi menjadi dua model, yaitu: a. Regresi linier sederhana yaitu pola hubungan antar dua variabel saja, yaitu variabel x dan variabel y. Rumus  yang dipakai adalah:
Y = a + bx (1)
Dimana : Y  = Variabel Response (Dependent)
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4676 Hal 1112−1116 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
X  = Variabel Predictor (Independent) a  =  Konstanta b  =  Koefisien regresi, besaran Response yang ditimbulkan oleh Predictor Nilai-nilai a dan b dapat dihitung dengan menggunakan Rumus dibawah ini :
a= (𝛴𝑦) (𝛴𝑥²) – (𝛴𝑥) (𝛴𝑥𝑦) 𝑛(𝛴𝑥²) – (𝛴𝑥)²
(2) b = 𝑛(𝛴𝑥𝑦) – (𝛴𝑥) (𝛴𝑦) 𝑛(𝛴𝑥²) – (𝛴𝑥)² (3)
b. Regresi linier berganda, yaitu sebuah pola hubungan antar tiga atau lebih variabel.

## 2.4 RapidMiner
RapidMiner merupakan software yang digunakan untuk menguji penelitian tanpa membuat perhitungan manual terlebih dahulu[7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses implementasi linear regression dalam estimasi proyeksi penduduk provinsi sumatera utara dalam melakukan linear  regression ,  data  yang  telah  diterima dihitung  terlebih  dahulu pada  tahun  2010-2020.  Hasil  data yang  diperoleh berdasarkan jumlah 2 variabel penilaian yaitu proyeksi laki-laki dan proyeksi perempuan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Mentah Jumlah Penduduk Menurut Kabupaten/Kota (Jiwa) Provinsi Sumatera Utara
Tahun Laki-Laki Perempuan X1 X2 2010 6494588 6494588 2011 6592413 6494588 2012 6687414 6494588 2013 6779506 6494588 2014 6868587 6494588 2015 6954552 6494588 2016 7037326 6983245 2017 7116896 14102911 2018 7193200 14262147 2019 7266207 7222191 2020 7335882 7296342

## 3.1 Input Data
Perolehan  data  mentah  yang  sudah  ada,  kemudian  data  akan  diolah  menggunakan  aplikasi Rapidminer5 [19].  Data masukan berupa bentuk excel, kemudian masukan model data pilih menu modelling , classification and regression , lalu pilih function fitting kemudian drag linear regression ke area main process . Proses pengujian input data dapat dilihat pada Gambar 2.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 4, Agustus 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i4.4676 Hal 1112−1116 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.2 Output Data
Setelah dilakukan penginputan data, berikut hasil meta data view pada software Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 . Hasil Meta Data View
Berdasarkan  hasil  proses  pegujian  diperoleh meta  data  view dapat  diihat  struktur  data  pengujian  yang  telah dilakukan.  Sesuai  Gambar  2  tersebut  dapat  dilihat  isi  data  pengujian  pada  kolom role,  name,  type,  statistic,  range, missings . Dari proses pengujian yang telah dilakukan juga terdapat hasil plot view data terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Hasil Plot View
Berdasarkan hasil plot view data dapat  diperoleh hasil  estimasi data perempuan dari penggunaan data laki-laki sebagai  variabel  pertama  dalam  proses  pengujian  regresi  linier  yang  telah  dilakukan  melalui tool RapidMiner. Berdasarkan pengujian jumlah penduduk menggunakan algoritma regresi linier  melalui tool RapidMiner diperoleh hasil pengujian estimasi data penduduk laki-laki dan data penduduk perempuan yang tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Data Estimasi Data Jumlah Penduduk Laki-laki dan Perempuan
Tahun Estimasi Data Laki-laki Estimasi Data Perempuan 2010 6871219,837 5840230,277 2011 6871219,837 6332584,995 2012 6871219,837 6810726,477 2013 6871219,837 7274226,918 2014 6871219,837 7722572,950 2015 6871219,837 8155236,107 2016 6892097,668 8571838,912 2017 7196284,815 8972315,936 2018 7203088,160 9356355,132 2019 6902306,616 9723800,477 2020 6905474,711 1.007447581
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa hasil pengujian estimasi data penduduk laki-laki dan penduduk perempuan yang telah dilakukan diperoleh hasil estimasi jumlah data laki-laki pada tahun 2020 sebanyak 6905474,711 jiwa dan jumlah data perempuan sebanyak 1.007447581 jiwa. Sedangkan data mentah pada tahun 2020 yang digunakan dalam pengujian yaitu  jumlah  data  laki-laki  sebanyak  7335882  jiwa  dan  jumlah  data  perempuan  sebanyak  7296342    jiwa.  Dari  hasil pengujian yang dilakukan, perolehan hasil data estimasi laki-laki dan data mentah laki-laki yang digunakan dalam proses pengujian tidak berbeda jauh atau dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian estimasi pada jumlah data penduduk laki-laki menggunakan  metode  regresi  linier valid atau  sukses . Sedangkan  hasil  estimasi  jumlah  data  perempuan  dengan  data mentah  penduduk  perempuan  yang  digunakan  sebagai  pengujian  berbeda  jauh  hasilnya,  maka  dapat  disimpulkan pengujian estimasi pada jumlah data perempuan menggunakan algoritma regresi linier tidak valid atau gagal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  regresi  linier  pada  penelitian  proyeksi penduduk dapat diterapkan. Hasil pengujian estimasi pada jumlah data penduduk laki-laki menggunakan algoritma regresi linier valid dilihat dari jumlah data penduduk dari tahun 2010-2020, sedangkan pada hasil pengujian estimasi pada jumlah data penduduk perempuan menggunakan algoritma regresi linier tidak valid dapat dilihat pada data jumlah penduduk dari tahun 2010-2020. Hasil penelitian ini dapat menjadi rekomendasi atau masukan kepada subseksi pendataan data penduduk BPS  Sumatera  Utara  dalam  mempermudah  melakukan  estimasi  atau  perkiraan  data  dengan  menggunakan  algoritma regresi linier sehingga dapat meminimalisir terhadap kelajuan penduduk terutama di Indonesia. Bagi penelitian lainnya, penelitian ini dapat menjadi referensi untuk meningkatkan pengetahuan dan penelitian lebih lanjut serta mengembangkan dengan metode lain atau dengan membandingkan dengan penelitian lainnya sehingga tercipta penelitian baru.

## REFERENCES
[1] R. Pancasasti and E. Khaerunisa, “Analisis Dampak Laju Pertumbuhan Penduduk Terhadap Aspek Kependudukan Berwawasan Gender Pada Urban Area Di Kota Serang,” Tirtayasa Ekonomika , vol. 13, no. 1, pp. 130–145, 2018, doi: 10.35448/jte.v13i1.4231.
[2] P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” Sains dan Komputer (SAINTIKOM) , vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.
[3] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi  Covid-19  di  Indonesia),” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  855,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[4] B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K- means,” International  Journal  of  Grid  and  Distributed  Computing ,  vol.  11,  no.  8,  pp.  87–98,  2018,  doi: 10.14257/ijgdc.2018.11.8.08.
[5] Z.  R.  S.  Elsi et  al. ,  “Utilization  of  Data  Mining  Techniques  in  National  Food  Security  during  the  Covid-19  Pandemic  in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1594, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1594/1/012007.
[6] D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[7] A. Wati, I. Indriani, T. S. S. Manihuruk, Sintya, I. Y. Manurung, and A. P. Windarto, “Implementasi Datamining Pada Kasus Tenaga Listrik Yang Dibangkitkan Berdasarkan Provinsi,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 719–727, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1683.
[8] C. S. Sasikumar and A. Kumaravel, “Linear regression and support vector machine for classification of e-learning students’ engagement and performance,” International Journal of Engineering and Advanced Technology , vol. 8, no. 6, pp. 2696–2700, 2019, doi: 10.35940/ijeat.F8760.088619.
[9] I. Sharma and S. Kakchapati, “Linear Regression Model to Identify the Factors Associated with Carbon Stock in Chure Forest of Nepal,” Scientifica , vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/1383482.
[10]  G. K. Uyanık and N. Güler, “A Study on Multiple Linear Regression Analysis,” Procedia - Social and Behavioral Sciences , vol. 106, pp. 234–240, 2013, doi: 10.1016/j.sbspro.2013.12.027.
[11]  M. K. Warsino, S.Kom., M.M., “Metode Peramalan Permintaan Jasa Penerjemahan Bahasa Asing Dengan Algorithma Linear Regression, Menggunakan Rapidminer. Studi Kasus: Azzam Translator Bekasi,” Santika: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi , vol. 7, no. 2, pp. 621–628, 2017.
[12]  H.  Di  Kesuma  and  R.  Yanto,  “Data  mining  prediction production  of  water needs  using  simple  linear  regression  algorithms,” International  Journal  of  Engineering  and  Advanced  Technology ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  3575–3578,  2019,  doi: 10.35940/ijeat.A2690.109119.
[13]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ,” Jurnal Telematika , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2019, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/321.
[14]  I.  L.  L.  Gaol,  S.  Sinurat,  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda  Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[15]  B. D. F. Kurniatullah and Y. T. C. Pramudi, “Estimation of Students’ Graduation Using Multiple Linear Regression Method,” Journal of Applied Intelligent System , vol. 2, no. 1, pp. 29–36, 2017, doi: 10.33633/jais.v2i1.1415.
[16]  M.  Anjelita,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Metode  K-Means  Pada  Kasus  Ekspor  Barang  Perhiasan  Dan  Barang Berharga Berdasarkan Negara Tujuan Mawaddah,” Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. ISBN: 978- , pp. 476–482, 2019.
[17]  I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[18]  D. Muriyatmoko, “Analisa Volume Terhadap Sitasi Menggunakan Regresi Linier Pada Jurnal Bereputasi di Indonesia,” Jurnal Ilmiah Simantec , vol. 6, no. 3, pp. 129–134, 2018.
[19]  M. Anjelita, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Pemanfaatan Datamining Pada Pengelompokan Provinsi Terhadap Pencemaran Lingkungan Hidup,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 659–666, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1675.